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TabTransformer는 새로운 심층 표 형식의 지도 학습용 데이터 모델링 아키텍처입니다. TabTransformer는 자가 주의 기반 Transformer로 빌드되었습니다. Transformer 계층은 범주형 기능의 임베딩을 강력한 컨텍스트 임베딩으로 변환하여 예측 정확도를 높입니다. 뿐만 아니라 TabTransformer에서 학습한 컨텍스트 임베딩은 누락된 데이터 기능과 잡음이 많은 데이터 기능 모두에 대해 매우 강력하며, 더 우수한 해석력을 제공합니다.
TabTransformer는 다양한 데이터 유형, 관계, 분포, 미세 조정이 가능한 다수의 하이퍼파라미터를 강력하게 처리하기 때문에 기계 학습 경쟁에서 우수한 성능을 발휘합니다. 회귀, 분류(바이너리 및 멀티클래스) 및 순위 결정 문제에 TabTransformer를 사용할 수 있습니다.
다음 다이어그램은 TabTransformer 아키텍처를 나타냅니다.
자세한 내용은 TabTransformer: 컨텍스트 임베딩을 이용한 표 형식 데이터 모델링
